c語言adc值濾波函數,ADC資料的軟體濾波方法及其示例程式

1、限幅濾波法(又稱程式判斷濾波法)

A、方法：

根據經驗判斷，确定兩次采樣允許的最大偏內插補點(設為A)

每次檢測到新值時判斷：

如果本次值與上次值之差<=A,則本次值有效

如果本次值與上次值之差>A,則本次值無效,放棄本次值,用上次值代替本次值

B、優點：

能有效克服因偶然因素引起的脈沖幹擾

C、缺點

無法抑制那種周期性的幹擾

平滑度差

示例：

／＊

A值可根據實際情況調整

value為有效值，new_value為目前采樣值

濾波程式傳回有效的實際值 */

#define A 10

ch ar value;

ch ar filter()

{

ch ar new_value;

new_value = get_ad();

if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new_value > A ) ) return value;

else return new_value;

}

2、中位值濾波法

A、方法：

連續采樣N次(N取奇數)

把N次采樣值按大小排列

取中間值為本次有效值

B、優點：

能有效克服因偶然因素引起的波動幹擾

對溫度、液位的變化緩慢的被測參數有良好的濾波效果

C、缺點：

對流量、速度等快速變化的參數不宜

示例：

／＊

N值可根據實際情況調整

排序采用冒泡法*/

#define N 11

ch ar filter()

{

ch ar value_buf【N】;

ch ar co unt,i,j,temp;

for ( co unt="0";co unt {

value_buf【co unt】 = get_ad();

delay();

}

for (j=0;j {

for (i=0;i {

if ( value_buf【i】>value_buf【i+1】 )

{

temp = value_buf【i】;

value_buf【i】 = value_buf【i+1】;

value_buf【i+1】 = temp;

}

}

}

return value_buf【(N-1)/2】;

}

3、算術平均濾波法

A、方法：

連續取N個采樣值進行算術平均運算

N值較大時：信号平滑度較高，但靈敏度較低

N值較小時：信号平滑度較低，但靈敏度較高

N值的選取：一般流量，N=12；壓力：N=4

B、優點：

适用于對一般具有随機幹擾的信号進行濾波

這樣信号的特點是有一個平均值，信号在某一數值範圍附近上下波動

C、缺點：

對于測量速度較慢或要求資料計算速度較快的實時控制不适用

比較浪費RAM

示例：

#define N 12

ch ar filter()

{

int sum = 0;

ch ar co unt;

for ( co unt="0";co unt {

sum+=get_ad();

delay();

}

return (ch ar)(sum/N);

}

4、遞推平均濾波法(又稱滑動平均濾波法)

A、方法：

把連續取N個采樣值看成一個隊列

隊列的長度固定為N

每次采樣到一個新資料放入隊尾,并扔掉原來隊首的一次資料.(先進先出原則)

把隊列中的N個資料進行算術平均運算,就可獲得新的濾波結果

N值的選取：流量，N=12；壓力：N=4；液面，N=4~12；溫度，N=1~4

B、優點：

對周期性幹擾有良好的抑制作用，平滑度高

适用于高頻振蕩的系統

C、缺點：

靈敏度低

對偶然出現的脈沖性幹擾的抑制作用較差

不易消除由于脈沖幹擾所引起的采樣值偏差

不适用于脈沖幹擾比較嚴重的場合

比較浪費RAM

示例：

#define N 12

ch ar value_buf【N】;

ch ar i="0";

ch ar filter()

{

ch ar co unt;

int sum="0";

value_buf【i++】=get_ad();

if (i == N) i="0";

for ( co unt="0";co unt sum = value_buf【co unt】;

return (ch ar)(sum/N);

}

5、中位值平均濾波法(又稱防脈沖幹擾平均濾波法)

A、方法：

相當于“中位值濾波法”+“算術平均濾波法”

連續采樣N個資料，去掉一個最大值和一個最小值

然後計算N-2個資料的算術平均值

N值的選取：3~14

B、優點：

融合了兩種濾波法的優點

對于偶然出現的脈沖性幹擾，可消除由于脈沖幹擾所引起的采樣值偏差

C、缺點：

測量速度較慢，和算術平均濾波法一樣

比較浪費RAM

示例：

#define N 12

ch ar filter()

{

ch ar co unt,i,j,temp;

ch ar value_buf【N】;

int sum="0";

for (co unt=0;co unt {

value_buf【co unt】 = get_ad();

delay();

}

for (j=0;j {

for (i=0;i {

if ( value_buf【i】>value_buf【i+1】 )

{

temp = value_buf【i】;

value_buf【i】 = value_buf【i+1】;

value_buf【i+1】 = temp;

}

}

}

for(co unt=1;co unt sum += value_buf【co unt】;

return (ch ar)(sum/(N-2));

}

6、限幅平均濾波法

A、方法：

相當于“限幅濾波法”+“遞推平均濾波法”

每次采樣到的新資料先進行限幅處理，

再送入隊列進行遞推平均濾波處理

B、優點：

融合了兩種濾波法的優點